基于穩(wěn)態(tài)模型雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率特性分析
標(biāo)簽： 穩(wěn)態(tài) 模型 雙饋 功率
上傳時(shí)間： 2013-10-17
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基于穩(wěn)態(tài)模型雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率特性分析
標(biāo)簽： 穩(wěn)態(tài) 模型 雙饋 功率
上傳時(shí)間： 2013-10-21
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由于工業(yè)上煉鋼廠冷軋工藝的需求，必須對(duì)乳化液濃度進(jìn)行在線檢測(cè)，以確保其鋼材的質(zhì)量。本文基于多功能組態(tài)軟件DASYLAB為平臺(tái)，以超聲測(cè)量裝置USD15為核心，輔以溫度、流量信號(hào)采集儀表，共同完成乳化液濃度的在線檢測(cè)功能。在本系統(tǒng)中通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)定大量的溫度、聲時(shí)及對(duì)應(yīng)的濃度數(shù)據(jù)，利用數(shù)學(xué)上的多次插值算法建立起濃度-溫度-聲時(shí)的數(shù)學(xué)模型，推導(dǎo)出濃度的計(jì)算表達(dá)式，并在軟件中加以修正和補(bǔ)償，最后可以得出相對(duì)比較精確地濃度計(jì)算式。在實(shí)驗(yàn)中建立了溫度補(bǔ)償模型，并使用Dasylab軟件對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行溫度補(bǔ)償，取得了較好的效果。
上傳時(shí)間： 2014-06-24
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自回歸功率譜密度（AR-PSD）方法的基礎(chǔ)是生物組織的離散散射體模型〔超聲體?！忱碚?，該模型認(rèn)為生物組織為半規(guī)則的散射體分布的，這種方法是基于溫度和頻移的相關(guān)特性。本文介紹超聲回波信號(hào)對(duì)HIFU（High Intensity Focused Ultrasound）治療的測(cè)溫技術(shù)，從測(cè)溫模型和算法，實(shí)驗(yàn)儀器的設(shè)計(jì)和構(gòu)建，仿真和離體實(shí)驗(yàn)中獲取了一套有效的測(cè)溫方法，利用Matlab7.1和VC++6.0作為工具對(duì)超聲回波信號(hào)進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真，并從實(shí)驗(yàn)獲得的超聲回波信號(hào)中分析出具體的溫度變化，驗(yàn)證了算法的可行性。
標(biāo)簽： HIFU AR模型 無(wú)損測(cè)溫 方法研究
上傳時(shí)間： 2013-11-13
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多年來(lái)，自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)經(jīng)歷了從專用型向通用型、開放性的發(fā)展歷程，ATS作為計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個(gè)特定領(lǐng)域，一直都是緊隨計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，而如今計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展到互聯(lián)網(wǎng)階段，信息模型的概念為測(cè)試領(lǐng)域發(fā)展帶來(lái)新的階段，IEEE 1641標(biāo)準(zhǔn)充分解決了ATE的互操作和TPS可移植的問(wèn)題，最大限度地降低了ATS生命周期的維護(hù)費(fèi)用，具有顯著的軍事及經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。
上傳時(shí)間： 2013-10-13
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對(duì)傳統(tǒng)混合高斯背景模型作了改進(jìn)，消除了緩慢運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)背景模型的影響，其中提出了目標(biāo)間差分方法區(qū)分出前后幀變化區(qū)，對(duì)不同區(qū)域采用不同的學(xué)習(xí)權(quán)重更新策略。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該改進(jìn)算法提高了背景模型的健壯性，在跟蹤系統(tǒng)中獲得較好效果。
標(biāo)簽： 高斯模型 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤
上傳時(shí)間： 2015-01-03
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為有效合理利用雷達(dá)資源和解決雷達(dá)測(cè)量值與運(yùn)動(dòng)狀態(tài)間的非線性關(guān)系以及目標(biāo)狀態(tài)本身可能出現(xiàn)的非線性，提出了一種基于交互式多模型粒子濾波（IMMPF）的相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)采樣目標(biāo)跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預(yù)測(cè)值的后驗(yàn)克拉美羅矩陣代替預(yù)測(cè)協(xié)方差矩陣，通過(guò)該矩陣的跡與某一門限值比較來(lái)更新采樣周期以適應(yīng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變化。將該方法與基于量測(cè)轉(zhuǎn)換的IMM自適應(yīng)采樣算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，表明了該算法的有效性。
標(biāo)簽： 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣?yán)走_(dá)
上傳時(shí)間： 2013-10-09
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計(jì)算三次樣條插值函數(shù)
標(biāo)簽： 計(jì)算 三次樣條 插值 函數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-01-09
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三次樣條插值
上傳時(shí)間： 2015-01-05
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數(shù)學(xué)模型
標(biāo)簽： 數(shù)學(xué)模型
上傳時(shí)間： 2015-01-06
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